डेटा गलतियों के सोर्स समझें: ट्रैकिंग की समस्याएं, कॉन्फ़िगरेशन की दिक्कतें और बाहरी कारण

एनालिटिक्स में डेटा गलतियों की जड़ें जानिए: ट्रैकिंग गैप, गलत कॉन्फ़िगरेशन और सटीकता पर असर डालने वाले बाहरी कारण।

ड्राफ़्ट

आपका कन्वर्ज़न ट्रैकिंग कोड मंगलवार दोपहर 2 बजे टूट जाता है। छह घंटे तक कोई कन्वर्ज़न रिकॉर्ड नहीं होता। जब तक आप इसे ठीक करते हैं, 200 ट्रांज़ैक्शन की ट्रैकिंग छूट चुकी होती है और आपको पता भी नहीं चलता कि ऐसा हुआ।

डेटा की गलतियां अपने आने की खबर नहीं देतीं। वे चुपचाप आपके डेटा में बैठी रहती हैं और आपके हर फ़ैसले को बिगाड़ती हैं। गलतियां कहां से आती हैं, यह समझना ही उन्हें नुकसान से पहले पकड़ने का एकमात्र तरीका है।

डेटा गलतियों की तीन श्रेणियां

ज़्यादातर डेटा गलतियां तीन तरह की होती हैं: ट्रैकिंग की समस्याएं, कॉन्फ़िगरेशन की गलतियां और ऐसे बाहरी कारण जिन पर आपका बस नहीं चलता। हर एक का हल अलग होता है।

ट्रैकिंग की समस्याएं: टूटा कोड और छूटे इवेंट

ट्रैकिंग की समस्याएं तब होती हैं जब आपका मेज़रमेंट कोड चलता ही नहीं या गलत तरीके से चलता है। ट्रैकिंग टैग गायब होना। JavaScript की गलतियां जो कोड को चलने नहीं देतीं। टैग का गलत पेज पर या गलत समय पर चलना। ये इम्प्लीमेंटेशन की समस्याएं हैं।

ट्रैकिंग कोड की एक ही समस्या यूज़र की पूरी यात्राएं छिपा सकती है। अगर आपका कन्वर्ज़न ट्रैकिंग सिर्फ़ एक चेकआउट पेज पर चलता है, लेकिन यूज़र दो पेजों पर कन्वर्ट करते हैं, तो आप 50% कन्वर्ज़न खो रहे हैं। यह गलती चुपचाप होती है। आपका कन्वर्ज़न रेट ठीक दिखता है, पर असल में वह जितना होना चाहिए उसका आधा है।

कॉन्फ़िगरेशन की गलतियां: सेटिंग्स जो डेटा बिगाड़ती हैं

कॉन्फ़िगरेशन की गलतियां तब होती हैं जब आपकी एनालिटिक्स सेटिंग्स गलत हों। टाइम ज़ोन का मेल न खाना। सेशन टाइमआउट सेटिंग जो आपके यूज़र के असली व्यवहार से मेल नहीं खाती। फ़िल्टर जो गलती से असली ट्रैफ़िक को बाहर कर देते हैं। व्यू फ़िल्टर जो ज़रूरी सेगमेंट छिपा देते हैं।

ये गलतियां चालाक होती हैं, क्योंकि ये गलती नहीं, सिस्टम का डिज़ाइन लगती हैं। गलत टाइम ज़ोन आपका पूरा डेटा 24 घंटे खिसका देता है। हो सकता है आपको हफ़्तों तक पता न चले। इंटरनल ट्रैफ़िक को बाहर करने वाला फ़िल्टर गलती से आपके सबसे बड़े ग्राहक को भी बाहर कर सकता है, अगर उनका IP ब्लॉकलिस्ट में नहीं है।

बाहरी कारण: जो आपके बस में नहीं

कुछ डेटा गलतियां बाहर से आती हैं। ऐड ब्लॉकर जो आपके ट्रैकिंग कोड को चलने नहीं देते। वे यूज़र जिनके ब्राउज़र में JavaScript बंद है। बॉट ट्रैफ़िक जो आपके आंकड़े फुला देता है। ब्राउज़र की प्राइवेसी सेटिंग्स में बदलाव। ये कारण असली हैं, पर आपके डेटा में दिखाई नहीं देते।

आप बाहरी कारणों को रोक नहीं सकते, लेकिन उन्हें हिसाब में ले सकते हैं। यह जानना कि आपके 40% विज़िटर ऐड ब्लॉकर इस्तेमाल करते हैं, आपको ट्रैफ़िक के आंकड़े सही ढंग से पढ़ने देता है। इसे अनदेखा करने पर आपका डेटा बेमतलब हो जाता है।

आम ट्रैकिंग समस्याएं और उन्हें कैसे पहचानें

टूटे हुए ट्रैकिंग टैग

एक ट्रैकिंग टैग टूट जाता है और चलना बंद कर देता है। आमतौर पर इसकी वजह JavaScript की गलती, कोई गायब डिपेंडेंसी, या ऐसा कोड डिप्लॉयमेंट होती है जिसने आपका ट्रैकिंग कोड मिटा दिया। लक्षण: ट्रैफ़िक या कन्वर्ज़न अचानक ज़ीरो या लगभग ज़ीरो हो जाते हैं।

JavaScript की गलतियों के लिए अपना ब्राउज़र कंसोल देखिए। अपने मौजूदा पेज सोर्स की तुलना बैकअप से कीजिए। क्या हाल में कुछ बदला? किसी भी मेट्रिक में अचानक गिरावट दिखे, तो सबसे पहले टूटे हुए टैग पर शक कीजिए।

गलत समय पर चलने वाले टैग

एक ट्रैकिंग टैग उस एक्शन से पहले चल जाता है जिसे आप माप रहे हैं। आप फ़ॉर्म सबमिट होने से पहले ही फ़ॉर्म सबमिशन माप लेते हैं। आप पेज के रीडायरेक्ट होने के बाद पेज व्यू माप लेते हैं। आपका डेटा सेकंड के छोटे-छोटे हिस्सों या सेकंड भर से गलत हो जाता है, जिससे एट्रिब्यूशन बिगड़ता है।

यूज़र के एक्शन के हिसाब से अपने ट्रैकिंग कोड का क्रम जांचिए। आपका कन्वर्ज़न ट्रैकिंग कन्वर्ज़न पक्का होने के बाद चलना चाहिए, पहले नहीं।

गायब पैरामीटर या डेटा

आपका ट्रैकिंग कोड चलता है, लेकिन ज़रूरी सारी जानकारी नहीं पकड़ता। प्रोडक्ट ID गायब। ट्रांज़ैक्शन वैल्यू ज़ीरो दिख रही। यूज़र ID सेशन से जुड़ी नहीं। डेटा है, पर अधूरा है।

अपने ट्रैकिंग इम्प्लीमेंटेशन का ऑडिट कीजिए। क्या हर इवेंट में वे पैरामीटर हैं जो आपको चाहिए? क्या वैल्यू सही गिनी जा रही हैं, या खाली ही रह जा रही हैं?

आम कॉन्फ़िगरेशन गलतियां

टाइम ज़ोन का मेल न खाना

आपका एनालिटिक्स डैशबोर्ड Eastern Time पर सेट है, पर आपके सर्वर लॉग UTC में हैं। आपकी रिपोर्ट घंटों खिसक जाती हैं। रोज़ का टोटल गलत तारीखों में बंट जाता है। आप जिस टूल को देखते हैं, उसके हिसाब से ट्रेंड अलग दिखते हैं।

अपने एनालिटिक्स का टाइम ज़ोन अपने बिज़नेस की मुख्य लोकेशन के हिसाब से सेट कीजिए। पक्का कीजिए कि आपके सारे टूल एक ही टाइम ज़ोन इस्तेमाल करें। फिर जांचिए कि सेटिंग सच में लागू हुई है। इसे चूकना आसान है।

सेशन टाइमआउट सेटिंग

सेशन टाइमआउट तय करता है कि यूज़र कितनी देर निष्क्रिय रह सकता है, उसके बाद उसका सेशन खत्म होकर नया सेशन शुरू हो जाता है। 15 मिनट का टाइमआउट बहुत सख़्त है। 4 घंटे का टाइमआउट बहुत लंबा है। हर चुनाव आपका बाउंस रेट और सेशन की गिनती बदल देता है।

टाइमआउट को अपने यूज़र के असली व्यवहार से मिलाइए। ऑनलाइन स्टोर आमतौर पर 30 मिनट रखते हैं। कंटेंट साइट 2 घंटे रख सकती हैं। देखिए कि आपका टूल डिफ़ॉल्ट में क्या रखता है, और अगर वह आपके ट्रैफ़िक पैटर्न से मेल नहीं खाता तो बदल दीजिए।

वे फ़िल्टर जो अच्छा ट्रैफ़िक बाहर कर देते हैं

आपके ऑफ़िस की IP रेंज को बाहर करने के लिए बना फ़िल्टर गलती से आपका आधा पेड ट्रैफ़िक भी बाहर कर देता है, क्योंकि IP रेंज बहुत चौड़ी है। टेस्ट डेटा को बाहर करने के लिए बना फ़िल्टर एक ऐसे स्टेजिंग एनवायरमेंट को बाहर कर देता है जिस पर असली यूज़र हैं। फ़िल्टर बहुत जल्दी ब्लाइंड स्पॉट बना देते हैं।

सभी चालू फ़िल्टर हर तिमाही जांचिए। उन्हें टेस्ट कीजिए ताकि पक्का हो कि वे सिर्फ़ वही बाहर करते हैं जो आप चाहते हैं। हर फ़िल्टर क्यों बना, इसका रिकॉर्ड रखिए ताकि ज़रूरी फ़िल्टर गलती से न हट जाएं।

अपने डेटा में गलतियां कैसे ढूंढें

बिना वजह के अचानक बदलाव देखिए

बिना किसी कैंपेन लॉन्च के ट्रैफ़िक रातों-रात 30% उछल जाता है। साइट में कोई बदलाव किए बिना बाउंस रेट 20% गिर जाता है। कन्वर्ज़न गायब हो जाते हैं। ये पैटर्न बताते हैं कि मेज़रमेंट में कुछ टूटा या बदला है।

हर हफ़्ते और हर महीने मेट्रिक्स की तुलना की आदत डालिए। अचानक आए और बिना कारण वाले बदलाव लगभग हमेशा गलतियां होते हैं, असली बदलाव नहीं।

दूसरे सोर्स से मिलान कीजिए

अपने एनालिटिक्स की तुलना सर्वर लॉग से कीजिए। ट्रांज़ैक्शन की गिनती की तुलना अपने पेमेंट प्रोसेसर से कीजिए। यूज़र की गिनती की तुलना अपने CRM से कीजिए। फ़र्क ब्लाइंड स्पॉट या गलतियां उजागर करते हैं।

आंकड़े ठीक-ठीक नहीं मिलेंगे, क्योंकि अलग-अलग टूल अलग-अलग चीज़ें गिनते हैं, लेकिन फ़र्क की वजह समझाई जा सकनी चाहिए। अगर आप नहीं समझा पा रहे कि आंकड़े अलग क्यों हैं, तो आपको जांच करने लायक एक समस्या मिल गई है।

अपना ट्रैकिंग सेटअप नियमित रूप से टेस्ट कीजिए

गलतियां दिखने का इंतज़ार मत कीजिए। नए पेज या कैंपेन लॉन्च करने से पहले ट्रैकिंग टेस्ट कीजिए। ट्रैकिंग कोड चल रहा है या नहीं, यह जांचने के लिए ब्राउज़र डेवलपर टूल इस्तेमाल कीजिए। रीयल टाइम में डेटा देखने के लिए अपने टूल का डीबग मोड इस्तेमाल कीजिए।

बढ़ाने से पहले टेस्ट कीजिए। छोटे टेस्ट पर ट्रैकिंग की समस्या ज़्यादा महंगी नहीं पड़ती। वही समस्या आपके पूरे ट्रैफ़िक पर पहुंच जाए तो महंगी पड़ती है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

मुझे कैसे पता चलेगा कि मेरा ट्रैकिंग कोड टूट गया है?

ट्रैफ़िक, कन्वर्ज़न या इवेंट में अचानक गिरावट पहला संकेत है। JavaScript की गलतियों के लिए अपना ब्राउज़र कंसोल देखिए। ब्राउज़र सोर्स में अपना ट्रैकिंग कोड देखिए। क्या हाल में कुछ बदला? खुद कन्वर्ट करके टेस्ट कीजिए और देखिए कि इवेंट रीयल टाइम में दिखता है या नहीं। WEMASY के वेबसाइट बिल्डर से आप इसे सीधे अपनी वेबसाइट पर सेट कर सकते हैं।

ट्रैकिंग की समस्या और कॉन्फ़िगरेशन की समस्या में क्या फ़र्क है?

ट्रैकिंग की समस्याएं इस पर असर डालती हैं कि डेटा इकट्ठा होता भी है या नहीं। कॉन्फ़िगरेशन की समस्याएं इस पर असर डालती हैं कि उस डेटा को कैसे पढ़ा जाता है। टूटा टैग = कोई डेटा नहीं। गलत टाइम ज़ोन = डेटा की गलत व्याख्या।

मुझे अपने ट्रैकिंग सेटअप का ऑडिट कितनी बार करना चाहिए?

कम से कम हर तिमाही। अगर आपने नए फ़ीचर, कैंपेन या पेज लॉन्च किए हैं तो और जल्दी-जल्दी। एनालिटिक्स पर टिके किसी भी बड़े फ़ैसले से पहले जांच लीजिए कि आपका सेटअप सही है।

क्या कोई फ़िल्टर मेरा एनालिटिक्स डेटा बिगाड़ सकता है?

हां। बहुत चौड़ा फ़िल्टर अच्छा ट्रैफ़िक या कन्वर्ज़न बाहर कर सकता है। फ़िल्टर लागू करने से पहले उन्हें हमेशा छोटे सबसेट पर टेस्ट कीजिए। हर फ़िल्टर क्या करता है और क्यों बना है, इसका रिकॉर्ड रखिए।

अगर मुझे डेटा में कोई गलती मिले तो क्या करना चाहिए?

रुकिए। पता कीजिए कि गलती कब शुरू हुई। असर का अंदाज़ा लगाइए। आगे के लिए गलती ठीक कीजिए। पुराने डेटा के लिए गलती दर्ज कीजिए और रिपोर्ट को पढ़ने का अपना तरीका उसी हिसाब से बदलिए। कुछ गलतियां पीछे जाकर ठीक नहीं की जा सकतीं।

मैं कैसे जांचूं कि मेरा एनालिटिक्स मेरे पेमेंट प्रोसेसर से मेल खाता है?

दोनों सिस्टम से एक ही तारीख की रेंज के ट्रांज़ैक्शन की गिनती निकालिए। वे ठीक-ठीक नहीं मिलेंगे, लेकिन फ़र्क की वजह समझाई जा सकनी चाहिए। एनालिटिक्स में ट्रांज़ैक्शन से ज़्यादा सेशन दिख सकते हैं। पेमेंट प्रोसेसर सिर्फ़ पूरे हुए ऑर्डर दिखाता है। फ़र्क दर्ज कीजिए और समझिए कि उसका क्या मतलब है।

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